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A novel compression method for Vectorcardiogram signal using hybrid autoencoder model
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AI
DOI：10.1016/j.bspc.2025.108796.png)
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摘要
En 中文
心向量图（VCG）信号的高效压缩由于精确心脏监测和诊断需求的增加，以及存储和带宽限制的加剧，已成为日益关键的问题。本文介绍了一种新型混合自编码器模型，专为压缩3-D VCG信号而设计。预处理流程包括应用低通Butterworth滤波器和标准化处理。所提出的模型架构包含三个卷积层，分别具有32、64和128个滤波器，随后是三个长短期记忆（LSTM）层，分别具有128、64和16个单元，用于捕捉信号中的长期依赖关系。解码器通过上采样和卷积转置层镜像编码器以重建信号。实验结果表明，该模型在PTB诊断心电图数据库的评估中显著优于传统方法，如离散Karhunen-Loève变换（KLT）、离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）以及其他基准自编码器架构。在50的高压缩比下，该方法实现了98.81%的平均保真度、7.93%的均方根差百分比（PRD）、39.42 dB的峰值信噪比（PSNR）和质量评分（QS）6.31%-1。这些发现突显了自编码器在压缩VCG信号方面的有效性，同时保持了高重建质量，为先进心脏监测系统提供了一种有前景的解决方案。